@InProceedings{2015_kadri387,
	author = "Guillaume Rabusseau and Hachem Kadri and François Denis",
	title = "Régression de faible rang non-paramétrique pour réponses tensorielles",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0109",
	pages = "p. 437-440",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_kadri387.pdf",
	abstract = "L'extension de méthodes d'apprentissage statistique aux données tensorielles est un sujet très étudié actuellement. Nous proposons une méthode de régression non-paramétrique de rang faible adaptée aux réponses ayant une structure tensorielle. Pour cela, nous introduisons une notion de noyau reproduisant à valeur tensorielle et nous proposons deux algorithmes de régression basés sur une pénalisation du rang du tenseur de régression. Ces algorithmes sont évalués et comparés à d'autres méthodes de régression multivariée sur des données artificielles..pdf",
}